پردازش زبان طبیعی (NLP) چیست؟

پردازش زبان طبیعی یکی از مهم‌ترین شاخه‌های هوش مصنوعی محسوب می‌شود. شما می‌توانید در بسیاری از فناوری‌های روزمره، اثرات این علم را مشاهده کنید. پردازش زبان طبیعی چیست و چرا اینقدر اهمیت دارد؟ در حال حاضر شاهد آن هستیم که کاربردهای NLP از مترجم‌های خودکار تا دستیارهای صوتی گسترش یافته‌اند. این فناوری توانایی درک، تفسیر و تولید زبان انسانی را به ماشین‌ها می‌دهد. قابلیت‌های هوش مصنوعی شامل بخش‌های مختلفی است که NLP یکی از مهم‌ترین آنهاست. با ما همراه باشید تا با این فناوری شگفت‌انگیز بیشتر آشنا شوید.

پردازش زبان طبیعی چیست؟

پردازش زبان طبیعی چیست اگر بخواهیم ساده توضیح دهیم؟ برای درک بهتر این مفهموم به تعریف دقیقی که سایت معتبر ibm ارائه کرده است اشاره می‌کنیم:

Natural language processing (NLP) is a subfield of computer science and artificial intelligence (AI) that uses machine learning to enable computers to understand and communicate with human language.

پردازش زبان طبیعی (NLP) شاخه‌ای از علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی است که با استفاده از یادگیری ماشین، به کامپیوترها امکان می‌دهد زبان انسانی را درک کرده و با آن ارتباط برقرار کنند

پس پردازش زبان طبیعی به کامپیوترها اجازه می‌دهد زبان انسانی را درک، تفسیر و تولید کنند. NLP جایگاه ویژه‌ای در هوش مصنوعی دارد زیرا مستقیماً با پیچیده‌ترین ابزار ارتباطی بشر یعنی زبان سروکار دارد. امروزه کاربردهای پردازش زبان طبیعی را در همه جا می‌بینیم، از جستجوی گوگل گرفته تا دستیارهای صوتی مانند سیری و الکسا. این فناوری به سرعت در حال پیشرفت است و هر روز قابلیت‌های جدیدی به آن افزوده می‌شود.

پردازش زبان طبیعی چگونه کار می‌کند؟

مکانیسم کارکرد پردازش زبان طبیعی بر پایه تبدیل زبان انسانی به فرمتی است که ماشین‌ها بتوانند آن را پردازش کنند. این فرایند شامل چندین مرحله است که از تجزیه متن به کلمات شروع می‌شود و تا تحلیل معنایی و درک مفهوم کلی ادامه می‌یابد. پردازش زبان طبیعی ترکیبی از روش‌های آماری، یادگیری ماشین و قواعد زبانی که همگی برای درک بهتر زبان انسان به کار می‌روند.

سیستم‌های پردازش زبان طبیعی معمولاً از مدل‌های پیچیده آماری و شبکه‌های عصبی استفاده می‌کنند. این مدل‌ها با میلیون‌ها نمونه متن آموزش می‌بینند تا الگوهای زبانی را یاد بگیرند. این روش‌ها جزو یادگیری عمیق محسوب می‌شوند که امروزه موفقیت‌های چشمگیری در زمینه NLP به دست آورده‌اند.

عوامل مهم در پردازش زبان طبیعی

برای درک بهتر پردازش زبان طبیعی، باید با عوامل اصلی تأثیرگذار بر آن آشنا شویم. این عوامل نقش مهمی در کیفیت و دقت سیستم‌های NLP ایفا می‌کنند. پردازش زبان طبیعی چیست اگر بخواهیم از منظر عوامل تأثیرگذار بررسی کنیم؟ مجموعه‌ای از فرایندها که هر کدام به نوبه خود در درک و تولید زبان نقش دارند. این عوامل به عنوان زیرساخت‌های اساسی NLP شناخته می‌شوند که شامل پردازش لغوی، نحوی، معنایی، گفتمانی و کاربردی می‌شوند. در ادامه به بررسی مهم‌ترین این عوامل می‌پردازیم.

• پردازش لغوی و واژگانی

پردازش زبان طبیعی در سطح لغوی به تجزیه متن به واحدهای کوچکتر مانند کلمات و عبارات می‌پردازد. این مرحله شامل تشخیص مرز کلمات، ریشه‌یابی و تعیین نقش دستوری آنهاست. پردازش لغوی اولین گام در فهم متن است و دقت آن تأثیر مستقیمی بر مراحل بعدی دارد. فناوری NLP در این مرحله از تکنیک‌هایی مانند توکن‌سازی و لم‌سازی استفاده می‌کند که به ماشین کمک می‌کند تا ساختار اولیه متن را درک کند.

• تحلیل نحوی و گرامری

تحلیل نحوی در پردازش زبان طبیعی به بررسی ساختار جمله و روابط میان کلمات می‌پردازد. این مرحله برای درک دقیق معنای جمله بسیار مهم است زیرا ترتیب کلمات می‌تواند معنای کاملاً متفاوتی ایجاد کند. پردازش زبان طبیعی چیست اگر نتواند ساختار نحوی را تشخیص دهد؟ سیستمی ناقص که قادر به درک دقیق پیام نخواهد بود. پارسرهای نحوی در این مرحله نقش مهمی ایفا می‌کنند و با تجزیه جملات به اجزای سازنده، درخت نحوی می‌سازند که روابط دستوری میان کلمات را نشان می‌دهد.

• پردازش معنایی

پردازش زبان طبیعی در سطح معنایی به درک معنای کلمات و جملات می‌پردازد. این مرحله فراتر از تحلیل ساختاری است و به مفهوم واقعی متن توجه می‌کند. پردازش معنایی یکی از چالش‌برانگیزترین بخش‌های NLP است زیرا نیازمند درک زمینه، فرهنگ و دانش عمومی است. تکنیک‌هایی مانند تشخیص موجودیت‌ها، استخراج روابط و برچسب‌گذاری نقش معنایی در این مرحله استفاده می‌شوند. پردازش زبان طبیعی در هوش مصنوعی برای رسیدن به سطح معنایی از مدل‌های زبانی پیشرفته بهره می‌برد.

• پردازش گفتمان

تحلیل گفتمان در پردازش زبان طبیعی به بررسی ارتباط بین جملات و پاراگراف‌ها می‌پردازد. این مرحله برای درک متون طولانی، مکالمات و داستان‌ها ضروری است. پردازش زبان طبیعی چیست در سطح گفتمان؟ توانایی تشخیص ارجاعات، تعیین موضوع اصلی و درک جریان منطقی متن. سیستم‌های NLP پیشرفته باید بتوانند ضمایر را به مرجع صحیح خود ارتباط دهند، انسجام متن را تشخیص دهند و روابط علت و معلولی را درک کنند. این سطح از پردازش برای کاربردهایی مانند خلاصه‌سازی خودکار و پاسخ به سؤالات پیچیده اهمیت زیادی دارد

• پردازش کاربردی

پردازش زبان طبیعی در سطح کاربردی به قصد و منظور گوینده یا نویسنده توجه می‌کند. این مرحله به درک نیت پشت کلمات می‌پردازد که فراتر از معنای ظاهری آنهاست. تحلیل احساسات، تشخیص قصد کاربر و درک زبان غیرمستقیم از جمله کاربردهای این سطح هستند. این لایه از پردازش برای سیستم‌هایی مانند چت‌بات هوش مصنوعی که باید به طور طبیعی با انسان‌ها تعامل داشته باشند، بسیار مهم است.

زیرشاخه های NLP

پردازش زبان طبیعی دارای زیرشاخه‌های متعددی است که هر کدام بر جنبه خاصی از درک و تولید زبان تمرکز دارند. این زیرشاخه‌ها با روش‌ها و الگوریتم‌های مختلف، به حل مسائل خاصی در حوزه زبان می‌پردازند. برای اینکه متوجه شوید زیرشاخه‌های پردازش زبان طبیعی چیست، آن‌ها را برای شما بیان خواهیم کرد:

• استخراج اطلاعات

استخراج اطلاعات یکی از زیرشاخه‌های مهم پردازش زبان طبیعی است که به شناسایی و استخراج داده‌های ساختاریافته از متون بدون ساختار می‌پردازد. این فرایند شامل تشخیص موجودیت‌ها (مانند نام افراد، مکان‌ها، سازمان‌ها) و روابط میان آنهاست. مشاوره هوش مصنوعی می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند تا از حجم عظیم داده‌های متنی خود، اطلاعات ارزشمند استخراج کنند. کاربردهای این زیرشاخه شامل استخراج اطلاعات از مقالات علمی، اخبار، گزارش‌های پزشکی و اسناد حقوقی است. الگوریتم‌های پیشرفته NLP می‌توانند با دقت بالایی این اطلاعات را شناسایی و دسته‌بندی کنند.

• ترجمه ماشینی

ترجمه ماشینی یکی از شناخته‌شده‌ترین زیرشاخه‌های پردازش زبان طبیعی است که به ترجمه خودکار متن از یک زبان به زبان دیگر می‌پردازد. این حوزه با ظهور مدل‌های عصبی و یادگیری عمیق تحول چشمگیری داشته است. تفاوت پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشین در این زمینه کاملاً مشهود است، زیرا سیستم‌های جدید ترجمه به جای قواعد دستی، از الگوهای آماری و شبکه‌های عصبی استفاده می‌کنند.

چالش‌های این حوزه شامل حفظ معنا، سبک و نکات فرهنگی در ترجمه است. امروزه سرویس‌هایی مانند گوگل ترنسلیت و دیپل با استفاده از پردازش زبان طبیعی کیفیت ترجمه را به سطح قابل توجهی رسانده‌اند.

• تحلیل احساسات

تحلیل احساسات یا نظرکاوی یکی از پرکاربردترین زیرشاخه‌های پردازش زبان طبیعی است که به تشخیص و استخراج نگرش، احساسات و عواطف از متن می‌پردازد. این فناوری به شرکت‌ها امکان می‌دهد بازخورد مشتریان را در مقیاس وسیع تحلیل کنند. پردازش زبان طبیعی ابزاری قدرتمند برای درک افکار عمومی، رضایت مشتری و واکنش‌ها به محصولات و خدمات به حساب می‌آید. مزایای NLP در کسب و کار در این حوزه بسیار چشمگیر است، زیرا شرکت‌ها می‌توانند به سرعت از تغییرات در نگرش مشتریان آگاه شوند و واکنش مناسب نشان دهند.

• پاسخ به سؤالات

سیستم‌های پاسخ به سؤالات یکی دیگر از زیرشاخه‌های مهم پردازش زبان طبیعی هستند که به پرسش‌های کاربران با زبان طبیعی پاسخ می‌دهند. این سیستم‌ها باید پرسش را درک کنند، اطلاعات مرتبط را بیابند و پاسخی مناسب تولید کنند. دوره جامع ChatGPT به خوبی نشان می‌دهد که چگونه مدل‌های زبانی پیشرفته می‌توانند به طیف وسیعی از سؤالات پاسخ دهند. این زیرشاخه کاربردهای گسترده‌ای در موتورهای جستجو، دستیارهای مجازی و سیستم‌های پشتیبانی مشتری دارد. پیشرفت در این زمینه به ایجاد سیستم‌هایی منجر شده که می‌توانند پاسخ‌های دقیق و مرتبط به سؤالات پیچیده ارائه دهند.

• خلاصه‌سازی متن

خلاصه‌سازی متن یکی از زیرشاخه‌های کاربردی پردازش زبان طبیعی است که به تولید نسخه‌های کوتاه‌تر از متون اصلی با حفظ محتوای اصلی می‌پردازد. این فناوری در عصر انفجار اطلاعات اهمیت زیادی دارد. پردازش زبان طبیعی ابزاری برای استخراج مهم‌ترین نکات از حجم عظیم داده‌های متنی است. دو رویکرد اصلی در این زمینه وجود دارد:

• خلاصه‌سازی استخراجی که جملات مهم را از متن اصلی انتخاب می‌کند.
• خلاصه‌سازی انتزاعی که با درک محتوا، جملات جدیدی تولید می‌کند.

آموزش پردازش زبان طبیعی در این حوزه شامل یادگیری الگوریتم‌های پیشرفته برای تشخیص اهمیت بخش‌های مختلف متن است.

کاربردهای پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی امروزه در بسیاری از صنایع و زمینه‌ها کاربرد دارد و به سرعت در حال گسترش است. این فناوری با توانایی درک و تولید زبان انسانی، راه‌حل‌های نوآورانه‌ای برای چالش‌های مختلف ارائه می‌دهد. فناوری‌ای که زندگی روزمره ما را از طریق دستیارهای صوتی، مترجم‌ها، فیلترهای اسپم و بسیاری موارد دیگر تغییر داده است. NLP یکی از حوزه‌هایی است که بیشترین تأثیر مستقیم را بر زندگی کاربران دارد. کاربردهای پردازش زبان طبیعی بسیار متنوع هستند و روز به روز گسترده‌تر می‌شوند. پس اگر می‌خواهید بدانید کاربرد پردازش زبان طبیعی چیست، نگاهی به لیست زیر داشته باشید:

• دستیارهای صوتی هوشمند (سیری، الکسا، گوگل اسیستنت)
• ترجمه خودکار متون و گفتار
• تحلیل احساسات و نظرات کاربران در شبکه‌های اجتماعی
• سیستم‌های توصیه‌گر محتوا و محصولات
• تشخیص و تصحیح خودکار اشتباهات املایی و گرامری
• پاسخگویی خودکار به ایمیل‌ها و پیام‌ها
• استخراج اطلاعات از اسناد و مدارک
• خلاصه‌سازی خودکار متون طولانی
• جستجوی معنایی در موتورهای جستجو
• سیستم‌های پشتیبانی مشتری و چت‌بات‌ها
• تشخیص کلاهبرداری و فعالیت‌های مشکوک
• کمک به افراد دارای معلولیت در برقراری ارتباط
• تولید خودکار محتوا و گزارش
• پردازش و تحلیل اسناد پزشکی و حقوقی

مزایا و چالش‌های NLP

پردازش زبان طبیعی با وجود پیشرفت‌های چشمگیر، همچنان با مزایا و چالش‌های متعددی روبروست. درک این جنبه‌ها برای استفاده بهینه از فناوری NLP اهمیت زیادی دارد. آیا می‌دانید پردازش زبان طبیعی چیست از نظر مزایا و محدودیت‌ها؟ فناوری‌ای با پتانسیل فراوان که همزمان با چالش‌های ذاتی زبان انسانی دست و پنجه نرم می‌کند. NLP یکی از حوزه‌هایی است که با پیچیدگی‌های خاصی مواجه است زیرا زبان انسانی ذاتاً مبهم، متغیر و وابسته به زمینه است. توسعه هوش مصنوعی در این حوزه نیازمند غلبه بر چالش‌های متعددی است که در جدول زیر به آنها اشاره می‌کنیم.

مزایا	چالش‌ها
پردازش حجم عظیم داده‌های متنی در زمان کوتاه	ابهام ذاتی زبان و چندمعنایی کلمات
خودکارسازی وظایف تکراری مرتبط با متن	تشخیص طنز، کنایه و استعاره
دسترسی‌پذیری بیشتر اطلاعات برای همه افراد	تنوع زبانی و لهجه‌های مختلف
بهبود تعامل انسان و ماشین	نیاز به داده‌های آموزشی با کیفیت و حجم بالا
کاهش هزینه‌های عملیاتی در کسب و کارها	مسائل مربوط به حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
امکان تحلیل احساسات و نظرات در مقیاس وسیع	سوگیری در داده‌های آموزشی و الگوریتم‌ها
بهبود تجربه کاربری در محصولات دیجیتال	محدودیت در درک زمینه و دانش عمومی
کمک به افراد دارای معلولیت در برقراری ارتباط	چالش‌های مربوط به زبان‌های کم‌منبع
افزایش بهره‌وری با خلاصه‌سازی و استخراج اطلاعات	مصرف بالای منابع محاسباتی در مدل‌های پیشرفته
امکان ارتباط بین زبان‌های مختلف	دشواری ارزیابی دقیق عملکرد سیستم‌های NLP

منابع آموزشی مناسب برای یادگیری پردازش زبان طبیعی

برای ورود به دنیای پردازش زبان طبیعی و یادگیری این فناوری، منابع آموزشی متنوعی وجود دارد. این منابع از دوره‌های آنلاین گرفته تا کتاب‌ها و مقالات علمی را شامل می‌شوند. حوزه‌ای که نیازمند درک مفاهیم پایه هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، آمار و البته زبان‌شناسی است. یادگیری NLP می‌تواند مسیری چالش‌برانگیز اما جذاب باشد. دوره هوش مصنوعی MidJourney می‌تواند به عنوان مکملی برای درک بهتر کاربردهای NLP در تولید و پردازش تصویر مفید باشد. برای اینکه درک کنید اصلی‌ترین منابع پردازش زبان طبیعی چیست، آن‌ها را در لیست زیر بیان خواهیم کرد:

• دوره‌های قدرتمند و متعدد هوشکس مثل ابزارهای عمومی ai

• دوره‌های آنلاین پلتفرم‌های معتبر مانند Coursera، edX و Udemy
• کتاب “Speech and Language Processing” نوشته Dan Jurafsky و James H. Martin
• کتاب “Natural Language Processing with Python” نوشته Steven Bird و Ewan Klein
• مستندات کتابخانه‌های پایتون مانند NLTK، SpaCy و Transformers
• وبلاگ‌های تخصصی مانند Towards Data Science و Analytics Vidhya
• کنفرانس‌های علمی مانند ACL، EMNLP و NAACL
• مخازن کد منبع باز در GitHub
• مقالات علمی در ArXiv و Google Scholar
• انجمن‌های آنلاین مانند Stack Overflow و Reddit r/MachineLearning
• پادکست‌های تخصصی در زمینه هوش مصنوعی و NLP

ابزارهای NLP

پردازش زبان طبیعی با مجموعه‌ای از ابزارها و کتابخانه‌های قدرتمند پشتیبانی می‌شود که کار توسعه‌دهندگان و محققان را تسهیل می‌کنند. این ابزارها امکان پیاده‌سازی الگوریتم‌های پیچیده NLP را با کدنویسی کمتر فراهم می‌کنند. دوره ابزارهای عمومی AI به شما کمک می‌کند تا با طیف وسیعی از این ابزارها آشنا شوید. بهترین ابزارهای NLP بسته به نیاز پروژه، مقیاس داده‌ها و منابع محاسباتی در دسترس متفاوت هستند.  پس اگر دوست دارید بدانید ابزارهای پردازش زبان طبیعی چیست، آن‌ها را معرفی خواهیم کرد:

• NLTK (Natural Language Toolkit): کتابخانه جامع پایتون برای NLP
• SpaCy: کتابخانه پایتون با تمرکز بر کارایی و سرعت بالا
• Transformers (Hugging Face): مجموعه‌ای از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• Stanford CoreNLP: مجموعه ابزارهای جاوا برای پردازش زبان طبیعی
• Gensim: کتابخانه تخصصی برای مدل‌سازی موضوعی و تشابه معنایی
• TextBlob: کتابخانه ساده و کاربرپسند برای پردازش متن
• AllenNLP: کتابخانه پژوهشی برای NLP مبتنی بر PyTorch
• fastText: کتابخانه متن‌کاوی فیسبوک برای طبقه‌بندی متن و بازنمایی کلمات
• TensorFlow Text: ابزارهای پردازش متن برای TensorFlow
• BERT، GPT و دیگر مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
• Google Cloud Natural Language API
• Apache OpenNLP

نمونه هایی از تکنیک ها و روش های NLP

پردازش زبان طبیعی از تکنیک‌ها و روش‌های متنوعی بهره می‌برد که هر کدام برای حل مسئله خاصی طراحی شده‌اند. این تکنیک‌ها از روش‌های ساده آماری تا الگوریتم‌های پیچیده یادگیری عمیق را شامل می‌شوند. این تکنیک‌ها نقش مهمی در پیشرفت NLP ایفا کرده‌اند. دوره هوش مصنوعی Runway هم باعث می‌شود تا برخی از این تکنیک‌ها را در عمل ببینید. از همین رو برخی از مهم‌ترین تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی را معرفی می‌کنیم:

• توکن‌سازی (Tokenization): تجزیه متن به واحدهای کوچکتر مانند کلمات یا کاراکترها. این اولین گام در بیشتر پردازش‌های NLP است و پایه تحلیل‌های بعدی را تشکیل می‌دهد.
• حذف کلمات ایست (Stop Words Removal): حذف کلمات پرتکرار اما کم‌معنا مانند حروف اضافه و ربط. این تکنیک به کاهش حجم داده و تمرکز بر کلمات معنادار کمک می‌کند.
• ریشه‌یابی و لم‌سازی (Stemming & Lemmatization): تبدیل کلمات به فرم پایه یا ریشه آنها. این تکنیک به کاهش تنوع کلمات و بهبود تحلیل‌های آماری کمک می‌کند.
• کیسه کلمات (Bag of Words): نمایش متن به صورت برداری از فراوانی کلمات بدون در نظر گرفتن ترتیب آنها. این روش ساده اما کارآمد در بسیاری از کاربردهای NLP استفاده می‌شود.
• TF-IDF: روشی برای وزن‌دهی به کلمات بر اساس اهمیت آنها در متن و مجموعه اسناد. این تکنیک در بازیابی اطلاعات و طبقه‌بندی متن کاربرد دارد.
• بازنمایی کلمات (Word Embeddings): تبدیل کلمات به بردارهای چندبعدی که روابط معنایی بین کلمات را نشان می‌دهند. Word2Vec، GloVe و FastText از نمونه‌های معروف این تکنیک هستند.
• مدل‌های زبانی (Language Models): مدل‌هایی که احتمال وقوع یک کلمه یا جمله را پیش‌بینی می‌کنند. این مدل‌ها پایه بسیاری از سیستم‌های NLP پیشرفته هستند.
• شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs): نوعی شبکه عصبی که برای پردازش داده‌های توالی مانند متن طراحی شده است. LSTM و GRU نمونه‌های پیشرفته‌تر این شبکه‌ها هستند.
• مدل‌های توجه (Attention Models): مکانیسمی که به مدل اجازه می‌دهد بر بخش‌های خاصی از ورودی تمرکز کند. این تکنیک در ترجمه ماشینی و درک متن کاربرد دارد.
• ترنسفورمرها (Transformers): معماری شبکه عصبی مبتنی بر مکانیسم توجه که انقلابی در NLP ایجاد کرده است. BERT، GPT و T5 از نمونه‌های معروف این معماری هستند.

آینده پردازش زبان طبیعی

آیا از خود پرسیده‌اید که پردازش زبان طبیعی چیست؟ آینده این حوزه بسیار روشن و هیجان‌انگیز به نظر می‌رسد. با پیشرفت‌های سریع در هوش مصنوعی و یادگیری عمیق، انتظار می‌رود که NLP به سطوح جدیدی از درک و تولید زبان دست یابد. در آینده نزدیک این فناوری به درک کامل‌تر زبان انسانی، توانایی استدلال پیچیده و تعامل طبیعی‌تر نزدیک می‌شود.

مدل‌های زبانی بزرگ مانند GPT و BERT تنها آغازی بر تحولات عظیم در این حوزه هستند. در آینده، انتظار می‌رود که سیستم‌های NLP بتوانند زمینه، فرهنگ و دانش عمومی را بهتر درک کنند و پاسخ‌های دقیق‌تر و مرتبط‌تری ارائه دهند. همچنین، پیشرفت در زمینه یادگیری چندزبانه می‌تواند به سیستم‌هایی منجر شود که به طور یکسان در همه زبان‌ها عملکرد خوبی داشته باشند.

جمع بندی

در این نوشتار به بررسی جامع پردازش زبان طبیعی پرداختیم و ابعاد مختلف این فناوری را مورد بحث قرار دادیم. NLP به عنوان یکی از شاخه‌های مهم هوش مصنوعی، نقش مهمی در تعامل بین انسان و ماشین ایفا می‌کند و کاربردهای گسترده‌ای در زندگی روزمره ما دارد. اکنون که به خوبی می‌دانید پردازش زبان طبیعی چیست، بهتر است که از قابلیت‌های آن در هوش مصنوعی کمک بگیرید. برای کسانی که علاقه‌مند به یادگیری و کار در این حوزه هستند، فرصت‌های بی‌شماری را هوشکس ایجاد کرده‌ایم. برای کسب اطلاعات تکمیلی حتما با مشاوران ما در ارتباط باشید.